Mindbreeze InSpire.
The Intelligence Behind Trusted Enterprise AI.

Eine Insight Engine versteht und analysiert Informationen, extrahiert Fakten und bietet Unternehmen eine ganzheitliche 360-Grad-Sicht auf ihr Wissen – unabhängig von der Branche oder der Abteilung. Insight Engines analysieren und organisieren Daten aus verschiedenen Quellen, einschließlich strukturiert und unstrukturiert vorliegende Inhalte in Textverarbeitungsprogramme, Bilder, Videos und vieles mehr. So erhalten die User genau jene Informationen, die sie gerade benötigen.

Die KI-gestützte Unternehmenssuche ist eine unternehmensinterne Suchmaschine, die Daten und Dateien aus verschiedenen Quellen mithilfe von künstlicher Intelligenz indiziert und analysiert. Durch KI und maschinellem Lernen (ML) ist die Software in der Lage, in natürlicher Sprache zu kommunizieren und den Usern personalisierte Informationen zu liefern. Die Software kann Aufgaben automatisieren und lernt außerdem aus früheren Nutzererfahrungen.

Sowohl Insight Engines als auch Enterprise Search Lösungen unterstützen Angestellte beim Zugriff auf relevante Unternehmensinformationen. Enterprise Search Lösungen konzentrieren sich dabei hauptsächlich auf die Informationsbereitstellung aus internen Unternehmensdaten. Im Gegensatz dazu bietet eine Insight Engine eine tiefer gehende Datenanalyse, Aufgabenautomatisierung und zusätzliche Erkenntnisse auf die Geschäftsprozesse. Insight Engines passen sich konkreten Funktionsbereichen eines Unternehmens an und können so den Geschäftswert maximieren.

KI kann Unternehmen bereits heute dabei helfen, Aufgaben zu automatisieren, die Entscheidungsfindung durch Datenanalyse zu verbessern, das Kundenerlebnis durch personalisierte Interaktionen zu steigern, Prozesse effizienter zu gestalten oder zukünftige Trends für die strategische Planung vorherzusagen.

Unternehmen greifen effizient auf internes Wissen zu, indem sie generative KI mit internen Daten über eine Insight Engine oder ein KI-gestütztes Enterprise Search Tool einsetzen. Mindbreeze InSpire versorgt zum Beispiel ein Large Language Model (LLM) mit relevanten Informationen und ermöglicht damit Antworten in natürlicher Sprache zu geben.

Die beste und skalierbare Möglichkeit, generative KI mit internen Daten zu kombinieren, ist eine Insight Engine wie Mindbreeze InSpire. Sie durchsucht interne Daten unter Berücksichtigung der Zugriffsrechte extrahiert Fakten und übergibt diese einem Large Language Model (LLM). Das LLM formuliert daraus Antworten in natürlicher Sprache.

Angestellte können den Geschäftserfolg in einer komplexen Cloud-Landschaft aktiv vorantreiben, indem sie eine Insight Engine wie Mindbreeze InSpire verwenden. Diese ermöglicht es Unternehmen, mühelos auf Daten zuzugreifen, unabhängig davon, wo diese gespeichert sind.

Da viele Unternehmen heute Cloud-Services von verschiedenen Anbietern nutzen, ist es oft schwierig, Informationen, die in unterschiedlichen Cloud-Umgebungen bzw. „Datensilos“ gespeichert sind manuell zu finden. Eine Insight-Engine extrahiert automatisch die relevanten Informationen, verbindet diese und erspart daher Angestellten eine Menge Arbeit.

Mindbreeze kombiniert Conversational-AI-Chat mit LLM-gestützten Assistenten, die direkt auf den indexierten Suchergebnissen arbeiten. Dadurch entstehen deutlich erweiterte Such- und Analysefähigkeiten, unter anderem:

• Trendanalysen und kontextbezogene Suchvorschläge, die Nutzerinnen und Nutzer aktiv bei der Recherche unterstützen.
• Personalisierte Ergebnisrankings, die das Nutzerverhalten automatisch erlernen und ein dynamisches Relevanzmodell anwenden.
• Indirekte Abfragen über Graphensuchen, z. B. zur Identifikation von Expertinnen und Experten mittels transitiver Beziehungen.
• Uniforme und hybride Suche, die lexikalische Suche, Dense Retrieval und In-Memory-Filterung in einem einheitlichen Modell vereint.
• Automatisch zusammengefasste Ergebnisse für einen schnellen Überblick der relevanten Themen, ohne komplette Dokumente lesen zu müssen.
• Hochperformante und ausdrucksstarke Autorisierung, realisiert über Graphstrukturen mit referenzierten ACLs und Vorab-Berechnung.

Mindbreeze ist für eine reichhaltige, multidimensionale Navigation komplexer Daten ausgelegt und bietet unter anderem:

• Facettierte Filterung und dynamische Relevanzsteuerung für eine präzise Ergebnisverfeinerung.
• Semantisches Clustering, um thematisch verwandte Inhalte automatisch zu gruppieren.
• Visuelles Diffing, das Änderungen zwischen ähnlichen Inhalten erkennt und hervorhebt.
• Zeitachsenbasierte Ergebnisdarstellung sowie Carousel-Navigation für zeitliche oder visuelle Exploration.
• Geocodierung mit Karten-Overlays für ortsbezogene Datensätze.
• Endloses Scrollen oder klassische Paginierung für sehr große Ergebnislisten.
• Vollständige Inhaltsvorschau, bei der das ursprüngliche Dokumentlayout erhalten bleibt.

Mindbreeze unterstützt eine nahtlose Integration in bestehende Unternehmenslandschaften:

• Dokumentensammlungen, Freigaben und abfragebasierte Exporte für die Verteilung großer Ergebnismengen.
• REST-basierte OpenAPI-Schnittstellen für Systemintegration und Automatisierung.
• Barrierefreiheitskonformität (ARIA, Screenreader-Unterstützung, Tastaturnavigation) für inklusive Nutzung.
• Speech-I/O-Unterstützung, die sprachbasierte Abfragen und akustische Antworten ermöglicht.

Die integrierte Telemetrie stellt über 1.000 Echtzeitmetriken standardmäßig bereit, darunter:

• Nutzungs- und Interaktionsmetriken wie Suchanfragen, Verfeinerungen, Klickpfade und Verweildauer zur Feedback-Generierung und automatischen Optimierung.
• RAG-Metriken (Retrieval-Augmented Generation) wie Korrektheit, Faktentreue, Kontext-Recall und Kontext-Präzision zur Bewertung LLM-gestützter Workflows.
• Individuelle RAG-Metriken, definiert über Sub-Agenten oder Tool-Calling für domänenspezifische Leistungsanalysen.
  Alle Kennzahlen können über das Evaluierungssystem abgefragt, diagnostiziert und analysiert werden, um gezielte Feinjustierungen und Optimierungen vorzunehmen.

Mindbreeze nutzt Usage Analytics, Sentiment-Erkennung und Intent-Analyse, um die Suchrelevanz und Rankingmodelle kontinuierlich zu optimieren. Analysen ermöglichen:

• Die Identifikation von Content-Lücken, das Tracking von Conversion-Treibern (z. z. B.se-Deflection-Raten) sowie die Analyse von Nutzungstrends über Zeit.
• Die Bereitstellung konkreter Business-Kennzahlen, etwa zur Unterstützung von Kostenreduktions- und Effizienzinitiativen.
• Die direkte Rückführung der Analyseergebnisse in KI-basierte Rankingmodelle zur verbesserten Personalisierung.

Administratorinnen und Administratoren erhalten Zugriff auf Dashboards und APIs für Reporting, Systemoptimierung und die Integration in externe BI-Plattformen.

Mindbreeze prüft bestehende Unternehmensberechtigungen bei jeder Abfrage, sodass nur autorisierte Daten angezeigt werden.

Mindbreeze bietet ihren Kunden einen direkten Support über mehrere Plattformen:

• tickets.mindbreeze.com: Ein spezielles Portal für die Einreichung von Support-Tickets, über das Kunden Probleme melden und direkt vom Mindbreeze-Supportteam Hilfe erhalten.
• help.mindbreeze.com: Eine umfassende Ressource mit Chat-Funktion für allgemeine Dokumentationen und Anleitungen zur Verwendung von Mindbreeze InSpire, die es Kunden ermöglicht, Antworten auf häufig gestellte Fragen zu finden und Probleme selbstständig zu beheben.